계층적 작업 망(HTN) 계획방식은 문제영역의 고유한 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있는 대표적인 계획방식으로서, 오랫동안 복잡도가 높은 실세계 응용분야들에 널리 이용되어 왔다. 하지만 아직은 HTN 계획방식에 대한 이론적 정형화와 표준화가 미흡하며, HTN 계획기들 사이에도 원리와 성능 면에서 약간의 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 HTN 계획 영역 명세를 표준 PDDL 명세로 변환하는 효과적인 방법을 제시한다. 이 방법의 주된 장점은 표준 PDDL 명세를 이해할 수 있는 많은 영역-독립적인 고전적 계획기들에서도 HTN 명세에 포함된 영역 고유의 제어지식을 효과적으로 이용할 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 블록쌓기, 로봇 심부름, 하노이 탑 등 3 가지 다른 문제영역에 HTN 명세변환 방법을 적용해보고, 전향-추론 휴리스틱 상태-공간 계획기인 FF를 이용한 실험을 통해 변환-기반의 HTN 계획방식의 효율성을 분석해 본다.
Visual FoxPro를 사용하여 한글 사용과 대용량 정보처리에 문제가 없고 비전문가의 사용이 용이한 전문가 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 추론 방식으로 패턴매칭을 이용한 순방향 추론을 채택하였으며, 지식베이스는 IF∼THEN 규칙으로 표현하였다. 또한 추론결과의 확신도 계산에는 MYCIN 규칙을 이용하였으며, 윈도우에서의 추론을 위한 제반 자료와 규칙의 수정과 보완이 용이하도록 컨트롤 기능을 채택하였다. 개발된 추론엔진, 데이터베이스 그리고 사용자 인터페이스를 기반으로 모이와 토마토를 대상으로 한 생육장해진단 관련 데이터 베이스를 구축하여, 농민과 같은 비전문가의 활용이 용이한 생육장해 진단용 전문가 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템의 사용상 편리성과 정확성을 농민과 농업 종사자들을 대상으로 조사한 결과, 사용자에 따라서 결론의 확신도에는 약간씩 차이가 있었으나 관행의 장해 진단방법과 비교할 때 유용한 것으로 나타났다. 또한 개발된 전문가 시스템의 기본 구조 및 추론엔진은 오이와 토마토 이외의 농작물 생육장해 진단에도 해당 데이터 베이스의 변경을 통하여 직접 응용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 데이터 중심적 교통정책수립 필요성 인식에 따라 교통카드데이터 활용에 관심이 고조되고 있다. 하지만 수도권 외의 많은 지역의 데이터에 하차 정보가 없어 활용에 제약이 있다. 이 논문은 승차 정보만 포함된 교통카드데이터에서 하차 정류장을 추정하는 방법론을 제시하였다. 검증은 서울시와 광주시의 데이터를 활용하였다. 추정 성공률은 서울시, 광주시 각각 78.2%, 81.6%로 나타났다. 정확도는 각각 54.2%, 33.4%로 나타났는데, 2개 정류장 오차까지 허용하는 경우 정확도가 서울시 93.6%, 광주시 94.0%로 크게 높아진다. 또한 광주시와 서울시가 오차 양상이 다름을 밝혔다. 통행사슬 방법의 핵심 매개변수인 허용 도보거리 조정에 따른 추정 성공률 및 정확도의 변화도 다루었다. 허용 도보거리가 증가됨에 따라 추정 성공률은 높아지는 반면 추정 정확도는 낮아지는 것을 확인하였으며, 500m를 전후하여 추정 결과의 변화 양상이 있음을 발견하였다.
모바일 장치에서 코드를 다운로드 받아 수행할 때, 코드 인증이 매우 중요하다. 한편, 모바일 코드의 수행 시간 지연을 줄이기 위해 통상 전체 코드가 다운로드 되기 전에 수신된 일부 코드로 수행이 시작된다. 그러나. 저자들이 조사한 바로는 이 경우 코드 인증을 할 수 있는 방법이 아직 발표된 바가 없다. 본 논문에서는 전송될 코드 청크의 순서가 미리 결정되어 있는 경우와 프로그램 실행 도중 동적으로 결정되는 2 가지 경우에 대하여, 일부 코드로 수행을 시작하면서도 인증이 가능한 2 가지 방법을 제시한다. 이 방법은 각각 해쉬 체인 기법과 인증 트리 기법을 기반으로 한다. 특히, 후자의 기법에서 각 모바일 코드 청크를 인증시 이전 수신한 인증 정보를 활용함으로써 통신 오버헤드와 검증 지연 시간을 줄였다. 코드 청크의 개수가 n 일 때, 두 기법의 통신 오버헤드의 크기는 O(n)이며, 검증 지연 시간은 각각 O(1), O(log n)이다.
최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.
인터넷 쇼핑의 증가와 함께 운송장에 적힌 배송정보를 악용한 범죄가 보이스피싱을 통한 물품 가로채기, 상해, 성범죄에 이르기까지 갈수록 고도화 세분화 되고 있다. 따라서 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장하기 위해서 다수 운송업자 상호간에 제품의 배송 구간에 대한 경로 정보를 비밀로 유지하는 배송추적 방지 시스템이 필요하다. 이를 위해서 인터넷 쇼핑의 대금결제와 개인정보의 연계 분리는 블록체인기반 암호화폐의 익명성 기술을 사용하여 보호하고 운송정보에 포함되는 배송정보를 암호화해서 익명성을 보호하는 배송추적 방지 모델 제안한다. 우리의 제안 모델은 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장함과 동시에 기업에게 고객의 배송정보를 제외한 제품판매에 대한 정보를 동시에 제공함으로서 블록체인 기반 인터넷 쇼핑의 활성화에 기여한다.
딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.
무선 네트워크 환경에서 센서들은 전원 공급을 위해 상시 전원이 연결되어 있는 것은 아니기 때문에 센서들에게 공급되는 에너지원인 배터리의 수명은 한정되어 있다. 따라서 네트워크 수명을 연장하는 다양한 연구들이 진행되어 왔으며, 효율적인 에너지 사용을 위해 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH(: Low-energy Adaptive Clustering Hierarchy)가 등장하였다. 하지만 데이터 송신 시 전송거리의 제곱만큼의 에너지 소모가 이루어지기 때문에 융합된 데이터를 싱크 노드에 직접 전송하는 LEACH 프로토콜은 에너지 소모가 크다는 제한사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제한사항을 개선하기 위해, 매 라운드마다 클러스터 헤드들이 싱크 노드와의 상대적인 거리 계산을 통해 클러스터 헤드 간 체이닝 연결되는 멀티 홉 전송으로 전송거리를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
Background: Ginseng (Panax ginseng Mayer) is an important natural medicine. However, a long culture period and challenging quality control requirements limit its further use. Although artificial cultivation can yield a sustainable medicinal supply, research on the association between the transplantation and chaining of metabolic networks, especially the regulation of ginsenoside biosynthetic pathways, is limited. Methods: Herein, we performed Liquid chromatography tandem mass spectrometry based metabolomic measurements to evaluate ginsenoside accumulation and categorise differentially abundant metabolites (DAMs). Transcriptome measurements using an Illumina Platform were then conducted to probe the landscape of genetic alterations in ginseng at various ages in transplantation mode. Using pathway data and crosstalk DAMs obtained by MapMan, we constructed a metabolic profile of transplantation Ginseng. Results: Accumulation of active ingredients was not obvious during the first 4 years (in the field), but following transplantation, the ginsenoside content increased significantly from 6-8 years (in the wild). Glycerolipid metabolism and Glycerophospholipid metabolism were the most significant metabolic pathways, as Lipids and lipid-like molecule affected the yield of ginsenosides. Starch and sucrose were the most active metabolic pathways during transplantation Ginseng growth. Conclusion: This study expands our understanding of metabolic network features and the accumulation of specific compounds during different growth stages of this perennial herbaceous plant when growing in transplantation mode. The findings provide a basis for selecting the optimal transplanting time.
다중경로 전송은 분할된 경로를 이용하여 데이터를 전달함으로써, 신뢰성 향상 및 부하 분산 등의 장점을 제공한다. 이를 위해, 기존의 다중경로 전송 방안들은 경로를 적절히 분할하거나, 효율적으로 경로를 생성하는 데 목적을 두고 있다. 하지만, 어플리케이션의 요구 또는 핫스팟 문제 회피 등을 위해 싱크가 이동하는 경우, 기존의 연구들은 경로를 재구축 하거나 족적추적 기법을 사용한다. 이 방안들은 과도한 에너지를 소비하여 네트워크 수명을 단축시키거나 경로의 병합으로 다중경로 전송의 장점을 상실하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 싱크 이동을 지원하기 위한 다중경로 생성 및 유지 방안을 제안한다. 제안 방안은 싱크 주변에 격자구조를 형성하고 이를 활용하여 다중경로를 형성한다. 또, 싱크의 이동에 따라 격자구조는 확장되고 다중경로 역시 경로가 병합되지 않게 부분적으로 재구축된다. 시뮬레이션을 통해 제안방안이 기존의 방안들에 보다 나은 에너지효율 및 전송 성공률을 나타냄을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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